R-CNN三部曲（一）：目標檢測與R-CNN

R-CNN是深度學習最早應用到目標檢測的模型，主要還是對CNN進行改進，補充一些結構功能，使得模型能夠滿足目標檢測的目標位置確定與分類。 CNN的圖像分類效果是非常好的，遺憾的是它無法對目標進行定位，所以R-CNN的思路就是，既然CNN沒法定位目標，那不如把圖像中潛在的目標都找出來，再分析找得對不對。 第一步要做的就是找出圖像中潛在的目標，也就是生成候選區域，方法有很多，比如selective s

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